베이즈
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일반
- 베이즈 추론 - 베이즈 추론은 베이즈 정리를 활용하여 새로운 증거가 주어졌을 때 사건의 확률을 추론하는 통계적 방법으로, 사전 확률과 우도를 결합해 사후 확률을 계산하고, 사후 예측 분포를 통해 새로운 데이터에 대한 예측을 제공하며, 다양한 분야에 응용된다.
- 베이즈 확률론 - 베이즈 확률론은 베이즈 정리를 기반으로 사전 확률과 관측된 데이터를 이용하여 사후 확률을 추론하는 통계적 방법론으로, 불확실성을 확률로 표현하고 새로운 증거에 따라 믿음을 갱신하는 특징을 가지며, 베이즈 통계학, 베이즈 추정, 베이즈 게임 등 다양한 분야에 응용된다.
- 베이즈 정리 - 베이즈 정리는 조건부 확률을 계산하는 방법으로, 사건 A가 일어났을 때 사건 B가 일어날 확률과 사건 B가 일어났을 때 사건 A가 일어날 확률 사이의 관계를 나타내며 사전 확률과 가능도를 이용하여 사후 확률을 계산하고 다양한 분야에서 활용된다.
- 베이즈 추정량 - 베이즈 추정량은 사전 분포를 활용하여 관측된 데이터를 기반으로 사후 분포를 계산하고 손실 함수를 최소화하는 추정치를 구하는 방법으로, 손실 함수에 따라 사후 평균, 사후 중앙값, 사후 최빈값 등의 형태를 가지며 켤레 사전 분포나 경험적 베이즈 방법 등을 활용하여 계산을 단순화하고 실제 문제에 적용될 수 있습니다.
- 베이즈 통계학 - 베이즈 통계학은 베이즈 정리를 활용하여 통계적 추론을 수행하며, 새로운 데이터에 기반한 확률 업데이트, 불확실성의 확률 표현, 모형 매개변수의 확률 변수 취급 등의 특징을 가진 학문이다.
- 베이즈 네트워크 - 베이즈 네트워크는 확률 변수 간의 관계를 방향성 비순환 그래프로 표현하여 복잡한 확률 추론 및 인과 관계 분석을 가능하게 하는 확률적 그래픽 모델이다.
- 토머스 베이즈 - 토머스 베이즈는 18세기 영국의 수학자이자 장로교 목사로서, 사후 발표된 논문에서 베이즈 정리를 소개하여 확률론과 통계학에 큰 영향을 미쳤으며, 그의 업적은 다양한 분야에 적용되고 있다.
같이 보기
- 나이브 베이즈 분류 - 나이브 베이즈 분류기는 베이즈 정리와 조건부 독립을 가정하여 특성 간 독립성을 전제하는 확률 기반 분류기로, 사전 확률과 훈련 데이터의 특징 분포 모수를 사용하여 스팸 필터링, 문서 분류, 성별 분류 등 다양한 분야에 활용된다.
- 변분 베이즈 방법 - 변분 베이즈 방법은 관측되지 않은 변수의 사후 확률에 대한 분석적 근사치를 구성하는 베이즈 추론 방법으로, 쿨백-라이블러 발산을 최소화하는 방식으로 실제 사후 분포를 더 간단한 변분 분포로 근사하여 복잡한 베이즈 모형에서 효율적인 추론을 가능하게 한다.
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